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在这项研究中，研究人员使用玩家跟踪数据来评估行为指标是否可以使用机器学习模型来预测问题赌博。数据是从来自英国，加拿大和西班牙在线赌场游戏的1,743名成年人那里获得的。研究人员发现，在预测问题赌博时，行为指标（例如，会议范围内的频繁存款）比货币指标（例如，赌博的总金额）更重要。这项研究中采用的五个机器学习模型显示了预测问题赌博的有希望的结果。包括特定于国家 /地区的数据提高了其准确性。尽管如此，即使没有使用特定国家 /地区的数据进行培训，这些模型即使在没有培训的情况下也表现出色。调查结果表明，有一些行为指标可以在各种环境中使用以识别问题赌博。
通过机器学习模型预测问题赌博
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